| 研究課題/領域番号 |
21K01563
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| 研究機関 | 青山学院大学 |
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研究代表者 |
山中 卓 青山学院大学, 理工学部, 准教授 (90804526)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | ファイナンス / 金融リスク管理 / 信用リスク / 企業倒産 |
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| 研究実績の概要 |
金融機関には企業への円滑な融資の実行と継続的な経営支援を行うことが求められている．そのような経営支援を実現するためには，融資先が直面し得る多様な経営難をふまえた倒産リスク評価手法が必要になる．本研究では支払い不能や債務超過などの多様な倒産要因を包括的にとらえる倒産リスク評価手法の開発を目指している．
2022年度は，倒産リスクと財務状況の推移の関係を明らかにするための基礎分析として，財務時系列データの信用格付判別問題における活用可能性を前年度に引き続き検討した．すなわち，信用格付判別の判別器として機械学習手法として知られる回帰結合型ニューラルネットワークモデルを採用し，その入力データとして企業財務時系列データを用いた場合に，判別精度が従来のモデルよりも向上することを確認した．さらに，より長期の財務時系列を入力することが有効であること，また入力データのうち直近の観測データと最も時点を遡った観測データが最も判別に有効であるという結果を得た．
さらに，企業の経営環境の変化が倒産発生に与える影響について統計モデルに基づく解析を前年度に引き続き行った．具体的には，企業経営者のもつ景況感を示す指標として知られている「帝国データバンク景気動向指数（TDB景気DI）」およびマクロ経済変数を用いた倒産件数予測モデルを構築した．実証分析によって景気動向指数およびマクロ経済変数が倒産件数予測において有用であることを示す結果を得た．
上記の成果をそれぞれ論文としてまとめ，投稿を行った．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
企業の経営環境および財務状況と倒産発生の関係性をいくつかの数理モデルによって解析した．それらの成果をまとめた論文を執筆し，論文投稿を行った．
また，次年度の研究のためのデータおよび計算機環境は確保できている．
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| 今後の研究の推進方策 |
企業の売上高や損益額の推移に注目した倒産リスク評価モデルの定式化を進める．また，モデルから算出された企業特徴量の倒産判別における有用性を実証分析によって検証する．得られた成果を学会発表にて公表するとともに，論文を執筆し，学術誌に投稿する．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当初予定では分析用データの一部を購入する予定であったが，研究協力者からのデータ提供があったため，残額が出た．次年度は実証分析や計算機実験を行い，それらの成果を論文にまとめて公表することを予定している．その円滑な遂行のために，本年度の残額については主に計算機環境の増強および論文執筆のための文献収集・調査等に充てる予定である．
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